제너레이티브 AI와 챗봇의 미래는 어떤 모습일까요?

ChatGPT 의 놀라운 성공으로 인해 모든 기술 회사는 AI 연구에 투자하기 시작하고 인공 지능을 자사 제품에 통합하는 방법을 찾게 되었습니다. 그러나 이는 인공지능의 시작일 뿐이다.

멋진 AI 챗봇과 텍스트를 이미지로 변환하는 도구에만 국한되지 않습니다. 매우 인상적인 AI 도구가 출시되고 있습니다.

벡터 데이터베이스를 이용한 의미 검색

Google로 검색

모든 사람에게 더 나은 검색 결과를 제공하기 위해 의미 체계 검색 쿼리가 테스트되고 있습니다. 검색 엔진은 이제 키워드 중심 알고리즘을 사용하여 사용자에게 관련 정보를 제공합니다. 하지만 너무 키워드에 의존하게 되면 문맥 이해가 제한되고, 마케터의 SEO 악용, 복잡한 쿼리 표현이 어려워 검색 결과 품질이 떨어지는 등 여러 가지 문제가 발생합니다.

기존 검색 알고리즘과 달리 의미론적 검색은 단어 임베딩 및 의미론적 매핑을 사용하여 검색 결과를 제공하기 전에 쿼리의 컨텍스트를 이해합니다. 따라서 일련의 키워드에 의존하는 대신 의미론적 검색은 주어진 쿼리의 의미나 의미를 기반으로 결과를 제공합니다.

의미론적 검색의 개념은 꽤 오랫동안 존재해 왔습니다. 그러나 의미 검색 프로세스가 느리고 리소스 집약적이기 때문에 기업에서는 이 기능을 구현하는 데 어려움을 겪습니다.

해결책은 벡터 임베딩을 매핑하여 대규모 벡터 데이터베이스에 저장하는 것입니다. 이렇게 하면 컴퓨팅 성능 요구 사항이 크게 줄어들고 가장 관련성이 높은 정보로만 결과가 좁아져 검색 결과 속도가 빨라집니다.

Pinecone, Redis, Milvus와 같은 대형 기술 기업과 스타트업은 현재 추천 시스템, 검색 엔진, 콘텐츠 관리 시스템, 콘텐츠 및 챗봇 전반에 걸쳐 의미 체계 검색 기능을 제공하기 위해 벡터 데이터베이스에 투자하고 있습니다.

AI 민주화

반드시 기술적 발전이 필요한 것은 아니지만 일부 주요 기술 회사는 여전히 AI 민주화에 관심이 있습니다. 좋든 나쁘든 오픈 소스 AI 모델은 이제 조직이 사용하고 미세 조정할 수 있도록 더 쉽게 훈련되고 라이선스가 부여되고 있습니다.

월스트리트 저널은 메타가 Nvidia H100 AI Accelerator를 구매하고 OpenAI의 최신 GPT-4 모델과 경쟁하는 AI 개발을 목표로 한다고 보도했습니다.

현재 GPT-4의 기본 성능과 일치할 수 있는 공개적으로 사용 가능한 LLM은 없습니다. 그러나 Meta가 라이센스가 더 쉬운 경쟁력 있는 제품을 약속함으로써 기업은 영업 비밀 노출과 민감한 데이터가 다시 사용되는 것에 대한 두려움 없이 마침내 강력한 LLM을 개선할 수 있습니다.

AI 에이전트 및 멀티 에이전트 스타트업

주어진 목표를 달성하기 위해 지침이 거의 또는 전혀 필요하지 않은 AI 에이전트를 개발하기 위해 현재 여러 파일럿 프로젝트가 진행 중입니다. 작업을 자동화하는 AI 엔진인 Auto-GPT의 AI 에이전트 개념을 기억하실 것입니다.

지속적인 자체 평가와 오류 수정을 통해 에이전트가 완전한 자율성을 달성한다는 아이디어입니다. 이 개념은 직원들이 취해야 할 조치, 이를 수행하는 단계, 저지른 실수 및 개선을 위해 수행할 수 있는 작업을 단계별로 끊임없이 상기시켜 자기 반성과 수정을 달성하는 데 사용됩니다.

문제는 AI 에이전트에 사용되는 현재 모델이 의미론에 대한 이해가 거의 없다는 것입니다. 이로 인해 에이전트는 환각을 느끼고 잘못된 정보를 제공하여 자기 평가와 수정의 무한 루프에 갇히게 됩니다.

MetaGPT 다중 에이전트 프레임워크와 같은 프로젝트는 이러한 상황을 완화하기 위해 여러 AI 에이전트를 동시에 사용하여 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 스타트업 회사의 운영 방식을 시뮬레이션하기 위해 다중 에이전트 프레임워크가 설정되었습니다. 이 스타트업의 각 에이전트에는 프로젝트 관리자, 프로젝트 디자이너, 프로그래머, 테스터 등의 직위가 할당됩니다. 복잡한 목표를 더 작은 작업으로 나누고 이를 다른 AI 에이전트에 할당함으로써 이러한 에이전트는 주어진 목표를 달성할 가능성이 더 높습니다.

물론 이러한 프레임워크는 아직 개발 초기 단계에 있으며 해결해야 할 문제도 여전히 많습니다. 그러나 더 강력한 모델, 더 나은 AI 인프라, 지속적인 연구 개발을 통해 효과적인 AI 에이전트와 멀티 에이전트 AI 회사가 현실화됩니다.

AI로 미래를 만들어가다

대기업과 스타트업은 AI와 인프라 연구개발에 막대한 투자를 하고 있다. 따라서 의미론적 검색, 완전 자율 AI 에이전트 및 AI 기업, 완전 자율 AI 모델을 통해 유용한 정보에 더 나은 접근을 제공할 차세대 AI의 미래를 기대할 수 있습니다. 개인이 사용하고 조정할 수 있습니다.

흥미롭지만 AI, 사용자 개인 정보 보호, 시스템 및 인프라의 책임 있는 개발(WHO)과 관련된 윤리적 문제를 고려하는 데 시간을 투자하는 것이 중요합니다. Generative AI 의 개발은 단지 더 스마트한 시스템을 구축하는 것만이 아니라는 점을 기억하십시오. 이는 또한 우리의 생각을 바꾸고 기술을 사용하는 방식에 대한 책임을 지는 것과 관련이 있습니다.